Senior ML Engineer (Agentic Search)

Мы ищем Senior Applied ML Engineer для присоединения к быстрорастущей команде, создающей платформу поиска, ориентированную на агентов, для AI‑систем — новый слой доступа к вебу для AI. Вы будете разрабатывать и развертывать модели машинного обучения, которые обеспечивают поиск, ранжирование и индексацию в масштабе, помогая AI‑системам получать свежую, надёжную информацию в реальном времени. Это роль с высоким влиянием, работающая над продакшн‑системой, используемой 24 × 7, решающей задачи, сопоставимые с крупномасштабным веб‑поиском.

• Проектировать, обучать и развертывать ML‑модели для поиска, пере‑ранжирования и релевантности в продакшн
• Создавать и оптимизировать индексирование на основе эмбеддингов и системы масштабного поиска
• Разрабатывать модели, поддерживающие краулинг, отбор данных и понимание контента
• Определять и улучшать метрики качества для поиска, ориентированного на агентов, и строить пайплайны оценки
• Работать над системами, функционирующими в очень большом масштабе, включая высокопроизводительные запросы
• Тесно сотрудничать с инженерными командами для интеграции ML‑моделей в продакшн‑сервисы
• Анализировать компромиссы между задержкой, качеством и стоимостью
• Экспериментировать и применять передовые методы в поиске, извлечении и системах с интеграцией LLM
• Вносить вклад в продуктовые и архитектурные решения в быстро меняющейся среде

• 5+ лет опыта в программной инженерии или прикладном машинном обучении
• Сильные навыки программирования на Python, Go или C++
• Доказанный опыт развертывания ML‑моделей в продакшн‑системах
• Практический опыт работы с задачами поиска, ранжирования, рекомендаций или аналогичными ML‑проблемами
• Глубокое понимание машинного обучения и современных методов глубокого обучения
• Опыт работы с крупномасштабными системами данных и высокопроизводительными средами
• Способность разрабатывать рамки оценки и определять значимые метрики моделей
• Ориентированность на продукт с фокусом на влияние и итерации
• Сильные навыки решения проблем и умение работать в распределённой команде

• Опыт работы с поисковыми системами или крупномасштабным информационным поиском
• Знакомство с эмбеддингами, трансформерами и современными NLP‑системами
• Опыт работы над системами, основанными на LLM или агентах
• Вклад в open‑source проекты, технические публикации или доклады на конференциях
• Участие в конкурентных ML‑соревнованиях (например, Kaggle) или аналогичные показатели сильных технических навыков

• Конкурентоспособная компенсация
• Возможности карьерного роста и обучения
• Гибкость и автономия
• Сотрудничественная и инновационная культура
• Возможность работать над значимыми AI‑проектами
• Международная среда и талантливые команды